融合数字表面模型的无人机遥感影像城市土地利用分类

被引：28

作者：

宋晓阳 ^{[1
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]}

黄耀欢 ^{[3
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董东林 ^{[1
]}

张飞 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院

[2] 中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室

[3] 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室

[4] 中国科学院大学

来源：

地球信息科学学报 | 2018年 / 20卷 / 05期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

无人机遥感; 面向对象分类; 土地利用; 数字表面模型(DSM); 数字正射影像(DOM);

D O I：

暂无

中图分类号：

P237 [测绘遥感技术];

学科分类号：

1404 ;

摘要：

城市土地利用是城市生态学中的关键问题,深入了解城市的土地利用对合理规划城市功能分区、提升用地效益、促进区域经济与环境发展具有重要意义。因此,城市土地利用类型分类研究一直是城市规划学和城市地理学研究的核心内容之一。快速发展的无人机技术为城市土地利用分类提供了丰富的数据支撑,基于无人机遥感影像建立的数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM)可以有效提高城市土地利用分类的精度。为了充分利用无人机遥感影像的丰富信息,本文提出了一种融合高分辨率DOM和DSM的城市土地利用分类方法。本文融合了DOM和DSM作为数据源。在面向对象分类方法的基础上,DSM分别被用于多尺度分割过程中像元融合的最终阈值和地物分类过程中的地物高度特征。该方法在天津市宝坻区的京津新城进行了验证,结果表明,相对于最初的多尺度分割方法,融合DSM后的多尺度分割方法的分割质量指数(QR)、过分割指数(OR)、欠分割指数(UR)和综合指数(CR)都有所降低,分割效果明显提高。优化后的面向对象分类方法,在分类精度上有所提高,尤其是道路、建筑物和其他建设用地。总体精度由85%提高到了87.25%,Kappa系数由0.79提高到0.82。由此可看出,优化后的面向对象分类方法可以更有效地进行城市土地利用分类。

引用

页码：703 / 711

页数：9

共 21 条

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